DeepInfra

1天前发布 105 00

DeepInfra是专为性能和成本效率优化的AI推理云平台,提供开发者友好的API、100+模型及自有硬件基础设施。

收录时间:
2026-05-17
DeepInfraDeepInfra

DeepInfra:高性能AI推理云平台

DeepInfra 是一家专注于 AI 推理的云服务平台,致力于为开发者提供高性能、低成本、简单可靠的 API 服务。平台支持包括文本生成、语音识别、图像生成、视频生成、嵌入向量、重排序等多种 AI 模型,覆盖了当前主流的人工智能应用场景。

核心优势

低成本高性能

DeepInfra 提供按量付费的定价模式,无需长期合约,没有隐藏费用。平台上的模型定价极具竞争力,例如 DeepSeek-V4-Flash 的输入价格仅为每百万 token $0.14,输出价格为 $0.28;Step-3.5-Flash 的输入价格低至每百万 token $0.10,输出 $0.30。即使是顶级模型如 DeepSeek-V4-Pro,输入也仅为 $1.74/百万 token,输出 $3.48/百万 token。

零数据保留与安全合规

DeepInfra 采用严格的零数据保留政策,用户的输入、输出和用户数据均保持私密。平台已通过 SOC 2ISO 27001 认证,在信息安全与隐私保护方面遵循最佳实践,确保企业级的安全标准。

自有硬件与数据中心

DeepInfra 运行在自有的、针对推理优化的基础设施上,部署于美国境内的安全数据中心。这意味着用户可以享受到更优的性能和更高的可靠性。平台还提供 DeepCluster 服务,用户可以获得专属的 NVIDIA B300 GPU 集群,配备 288GB HBM3e 显存,可选 256 到 5000 块 GPU,5 年租期下每 GPU 小时仅需 $1.98,相比公有云节省高达 70% 的成本。

丰富的模型生态

DeepInfra 提供超过 100 个模型,覆盖以下类别:

文本生成模型

平台汇集了来自全球顶尖 AI 实验室的最新模型,包括:

  • DeepSeek-V4-Pro:1.6T 总参数(49B 激活)的 MoE 模型,支持 1M token 上下文窗口,专为高级推理、编程和长周期 Agent 任务设计。
  • DeepSeek-V4-Flash:284B 总参数(13B 激活)的高效 MoE 模型,针对快速推理和高吞吐量场景优化。
  • Kimi-K2.6:开源原生多模态 Agent 模型,支持长周期编程、自主执行和群体任务编排。
  • Qwen3.6-35B-A3B:阿里旗舰 MoE 模型,35B 总参数仅 3B 激活,256 专家路由架构,注重稳定性与实用性。
  • Qwen3.5-397B-A17B:397B 总参数 17B 激活的顶级 MoE 模型,支持 262K token 上下文,可扩展至 1M,覆盖 201 种语言。
  • GLM-5.1:Z-AI 新一代 Agent 工程旗舰模型,在 SWE-Bench Pro 和 NL2Repo 等基准测试中表现领先。
  • Gemma-4-31B-it:Google DeepMind 构建的多模态开放模型,支持文本和图像输入。
  • Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning:NVIDIA 推出的开源多模态 MoE 模型,统一处理图像、视频、音频和文本。
  • MiMo-V2.5-Pro:小米开源 MoE 语言模型,1.02T 总参数 42B 激活,支持 1024K 上下文。

其他模型类别

除了文本生成,DeepInfra 还支持 自动语音识别嵌入向量重排序文本到图像文本到语音文本到视频 以及 零样本图像分类 等多种模型类型,满足不同应用场景的需求。

客户与合作伙伴

DeepInfra 已获得包括 Abacus.AIHugging Faceinterface.aiSalesforceRequesty 等知名企业的信任,其服务能力在业界得到广泛认可。

融资与发展

2026年5月,DeepInfra 宣布完成 1.07 亿美元 B 轮融资,由 500 Global 和 Georges Harik 联合领投,NVIDIA、Samsung Next、Supermicro 等机构参与跟投。自 A 轮融资以来,平台 token 处理量增长了 25 倍,显示出强劲的增长势头。

适用场景

DeepInfra 适合各类规模的 AI 应用开发,无论是初创公司还是大型企业,都能从中受益。平台提供简单的 API 接口和手把手的技术支持,帮助用户快速将 AI 能力集成到产品中。无论是需要优化成本、降低延迟、提高吞吐量还是应对大规模扩展,DeepInfra 都能根据用户的优先级设计相应的解决方案。

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